MATLAB®에 어느 정도 익숙하고 딥러닝을 적용할 준비가 되셨다면, ebook에 수록된 실전 예제를 시작하십시오. 이미지 분류를 위한 신경망 학습 방법 3가지를 배우게 됩니다.
- 백지 상태부터 네트워크 학습을 시작합니다.
- 전이 학습을 이용하여 기존의 네트워크를 학습합니다.
- 사전 학습된 네트워크를 시맨틱 분할에 적용합니다.
더불어 딥러닝 모델을 시계열이나 신호 데이터에 적용하는 방법을 보여주는 두 가지 사례가 수록되어 있습니다.
ebook을 다운로드하고 다음의 딥러닝 기법을 실행해보시기 바랍니다.
- 네트워크 계층의 생성과 설정
- CNN(Convolutional Neural Network), DAG(Directed Acyclic Graph), LSTM(Long Short-Term Memory) 등 네트워크 아키텍처를 적용해 봅니다.
- 최적의 학습 옵션과 알고리즘을 선택합니다.
- 데이터 증강과 베이지안 최적화를 이용하여 학습 정확도를 개선합니다.
- 스펙트로그램을 음성인식에 적용합니다.
